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李龙杰

作品数:6 被引量:44H指数:4
供职机构:北京工业大学更多>>
发文基金:北京市自然科学基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目北京市教委重点项目更多>>
相关领域:交通运输工程机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇机械工程
  • 3篇交通运输工程
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信
  • 1篇电气工程

主题

  • 3篇雷达
  • 3篇激光
  • 3篇激光雷达
  • 2篇道路信息
  • 2篇智能车
  • 2篇车辆
  • 1篇电动
  • 1篇电动机
  • 1篇电动汽车
  • 1篇电子式
  • 1篇直流电动机
  • 1篇智能车辆
  • 1篇三车
  • 1篇三车道
  • 1篇特征提取
  • 1篇欧式距离
  • 1篇汽车
  • 1篇助力转向
  • 1篇助力转向系统
  • 1篇转向系

机构

  • 6篇北京工业大学

作者

  • 6篇李龙杰
  • 5篇段建民
  • 3篇杨晨
  • 2篇郑凯华

传媒

  • 2篇计算机测量与...
  • 1篇汽车技术
  • 1篇控制工程
  • 1篇电气应用

年份

  • 3篇2016
  • 3篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于四线激光雷达的道路信息提取技术研究
伴随着经济和交通系统的快速发展,智能车辆作为智能交通体系的重要组成部分,得到了普遍的关注和研究。智能车的关键技术也被视为解决交通问题的关键。四线激光雷达拥有数据量适中、测量精度高、多目标探测和受环境影响小等优势,被广泛应...
李龙杰
关键词:智能车辆道路信息特征提取激光雷达
基于多层激光雷达的道路信息提取算法被引量:17
2016年
为了获得无人驾驶车辆前方道路信息,应用多层激光雷达,提出一种道路信息提取算法。道路信息提取算法主要由路沿检测算法和道路坡度检测算法构成。路沿检测算法首先根据路沿数据点特征从众多的激光雷达数据中提取出路沿数据集,其次,应用基于欧氏距离改进的COBWEB算法对路沿数据集进行聚类分析,然后,提出多层融合规则将聚类后的路沿类分为左侧路沿和右侧路沿并剔除干扰路沿类,最后,应用最小二乘法拟合出左右路沿。道路坡度检测算法根据激光雷达不同扫描层上的路面数据点的相对位置关系,计算并得出无人驾驶车前方道路的坡度信息。实车测试表明了提出的道路信息提取算法可以稳定、准确的感知无人驾驶车前方道路信息。
段建民郑凯华李龙杰史丽晓
关键词:无人驾驶车
基于LabVIEW的电动汽车自动转向系统设计与测试被引量:1
2015年
对电动汽车自动转向系统进行了研究和设计,该系统是无刷直流电动机在低电压(12 V)、低转速和大扭矩场合的应用。基于无刷直流电动机的数学模型,综合运用PID控制技术和DSP实现电动机的双闭环控制,利用传感器技术和电动机驱动技术来控制无刷直流电动机的位置、速度。应用SX4300传感器于汽车的转向柱,对转向盘的转向角度进行实时检测;结合Lab VIEW虚拟仪器技术,通过串行通信接口对所设计的自动转向器系统进行实车测试。实验证明设计的系统稳定性高、实时性强,测试准确度达到99.2%,软件界面友好,能满足快速测试和设计自动转向系统的需要。
段建民李龙杰杨晨战宇辰
关键词:无刷直流电动机PID控制LABVIEW传感器
基于三车道模型的前方车辆检测方法
2015年
为提高智能车对多车道的实际道路车辆行驶环境的适应性,提出了一种基于三车道模型的车辆检测方法;方法在预处理的基础上利用极角及位置约束的Hough变换得到可能的车道线信息并利用消失点对车道线进行筛选;利用三车道四线模型对车道线进行匹配;对于每条车道,分别利用车辆灰度信息对车道线内车辆进行识别,并利用视频的连贯性对车辆识别结果进行修正并跟踪车辆;该算法通过对车道线的二次筛选,提高了三车道模型的准确率,进一步提高了对于不同车道车辆识别的正确率;实验结果表明,在结构化道路上,对于不同路况,算法均具有较好的实时性和鲁棒性。
段建民战宇辰杨晨李龙杰
关键词:车辆识别HOUGH变换消失点
智能车转向系统的研究及设计被引量:6
2015年
设计了一套适合无人驾驶智能车BJUT-Ⅳ的转向系统;该系统转向电机采用奇瑞A3电子式助力转向系统(EPS)的转向电机;增量式光电编码器对转向电机的位置以及转速进行检测;汽车转向柱上安装SX4300转角传感器,对方向盘的旋转角度进行检测;该系统采用RS-232实现控制器与上位机之间的相互通信;实验证明,BJUT-Ⅳ智能车可以在阻力最大条件下快速准确地实现转向动作;该转向系统设计合理、稳定性高、实时性强;同时,转向系统的成功应用为今后智能车底层控制奠定基础。
段建民杨晨李龙杰战宇辰
关键词:智能车
基于车载4线激光雷达的前方道路可行驶区域检测被引量:21
2016年
通过分析大量激光雷达数据,提出了改进的DBSCAN算法对雷达数据进行聚类,以使智能汽车获得前方道路和障碍物信息。根据不同的密度参数,多次调用该算法完成多密度聚类。结合提出的道路边沿、路面和障碍物等信息提取方法,在结构化或半结构化的城市道路中对提出的方法进行实车试验,结果表明该算法可实时准确的提取智能汽车的可行驶区域信息。
段建民李龙杰郑凯华
关键词:DBSCAN算法加权欧式距离
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